DOTTORATO IN SCIENZE DELLA TERRA
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Dottorato di Ricerca in Scienze della Terra dell'Università di Torino forma ricercatori capaci di condurre ricerca autonoma e innovativa per comprendere il sistema Terra. L'obiettivo è preparare scienziati in grado di studiare l'evoluzione del pianeta e di affrontare le sfide globali, dal reperimento di risorse sostenibili alla previsione e mitigazione dei rischi naturali (sismici, idrogeologici, vulcanici) e alla comprensione dei cambiamenti climatici.
Piano di studi
Il percorso di dottorato è centrato sullo sviluppo di un progetto di ricerca originale, che può spaziare dalla geologia strutturale alla geofisica, dalla paleontologia alla geochimica e alla geologia ambientale. La formazione è fortemente interdisciplinare e si avvale di metodologie di analisi sperimentale e di calcolo avanzate, promuovendo la collaborazione con enti di ricerca nazionali (INGV, OGS) e internazionali, in linea con le priorità di Horizon Europe.
Competenze acquisite
I Dottori di Ricerca acquisiscono la capacità di padroneggiare i metodi di ricerca della propria disciplina, di contribuire in modo critico e innovativo al suo sviluppo e di ottenere risultati riconosciuti a livello internazionale. Sviluppano competenze nella modellistica numerica, nell'analisi di dati geospaziali e nelle tecniche di laboratorio, preparandosi a carriere nella ricerca accademica e in ruoli di alta specializzazione in agenzie per la protezione ambientale, compagnie energetiche e società di ingegneria.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
Le Scienze della Terra sono state rivoluzionate dall'analisi di big data e dall'I.A. In sismologia, il machine learning analizza le serie temporali dei segnali sismici per rilevare terremoti e distinguere le diverse fasi in modo più rapido e accurato degli analisti umani. Nel telerilevamento, il deep learning analizza immagini satellitari per mappare l'uso del suolo, monitorare lo scioglimento dei ghiacciai o identificare aree a rischio frana. Nell'esplorazione geofisica, l'I.A. aiuta a interpretare i complessi dati sismici per individuare giacimenti di risorse.
Per il geoscienziato, l'opportunità è di poter costruire modelli del pianeta sempre più complessi e predittivi, integrando dati da fonti eterogenee (satelliti, sensori a terra, modelli numerici). La sfida è diventare uno scienziato dei dati geospaziali, acquisendo le competenze computazionali necessarie per gestire e analizzare questi enormi dataset. Bisogna saper combinare la conoscenza geologica sul campo con la capacità di estrarre insight dai dati digitali.
Diventano indispensabili competenze avanzate in scientific programming (Python, MATLAB), analisi di serie temporali, signal processing e analisi di immagini. La padronanza di software GIS e di piattaforme per l'analisi di dati telerilevati su cloud (es. Google Earth Engine) è ormai un requisito fondamentale. La capacità di applicare tecniche di machine learning per la classificazione e la regressione su dati geospaziali è la competenza chiave per la ricerca di frontiera.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
Competenze da sviluppare
Machine learning per dati geospaziali
Imparare ad applicare algoritmi di machine learning a dati georeferenziati. Usare Python con librerie come GeoPandas, Rasterio e Scikit-learn per problemi come la classificazione della copertura del suolo o la predizione del rischio di frana.'Cloud-native geoprocessing'
Acquisire competenza nell'uso di piattaforme cloud come Google Earth Engine o Microsoft Planetary Computer per analizzare 'on-the-fly' enormi archivi di dati satellitari senza doverli scaricare. È il nuovo paradigma dell'analisi telerilevata.Inversione di dati geofisici con I.A.
Studiare come le reti neurali ('physics-informed neural networks') vengono usate per risolvere i problemi inversi in geofisica (es. dalla sismica di superficie alla struttura del sottosuolo), che sono computazionalmente molto complessi.Routine di successo
Seguire i notebook e i tutorial delle agenzie spaziali
Le agenzie come NASA ed ESA, e progetti come Pangeo, mettono a disposizione una grande quantità di Jupyter Notebooks con esempi di codice per analizzare i loro dati. Eseguirli e modificarli è un modo eccellente per imparare.Partecipare a hackathon geoscientifici
Cimentarsi in competizioni (spesso organizzate da società come la SEG - Society of Exploration Geophysicists) dove vengono forniti grandi dataset geofisici per risolvere un problema di esplorazione o di caratterizzazione.Esperienze utili
Scegliere un progetto di dottorato ad alta intensità computazionale
Orientare la propria ricerca verso un tema che richieda l'analisi di grandi dataset (sismici, satellitari, climatici) e lo sviluppo di modelli numerici o di machine learning. È l'investimento più importante per la propria carriera.Contribuire a un software open source per le geoscienze
Identificare un pacchetto software che si utilizza (es. in Python o R) e provare a contribuire, anche solo migliorando la documentazione o segnalando un bug. L'esperienza nello sviluppo di software collaborativo è molto apprezzata.Presentare i propri risultati a una conferenza internazionale
Puntare a presentare la propria ricerca a conferenze di riferimento come l'AGU (American Geophysical Union) Fall Meeting o l'EGU (European Geosciences Union) General Assembly. Il confronto con la comunità scientifica globale è fondamentale.Segnala un problema
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